用户尝试在本地Windows电脑上部署Claude Relay Service（CRS），通过Docker方式安装，并配置好帐号和config.toml文件。然而，无论怎么尝试，API都无法在Codex中使用。用户已咨询Gemini并查看项目issues，但问题仍未解决，现寻求技术援助。这一技术问题反映了AI工具在实际部署中可能遇到的集成挑战，对关注AI服务部署的读者具有参考价值。用户在Linux.do论坛上发帖，询问Codex的无感换号最佳姿势，被推荐使用CRS，但遇到API兼容性问题，突显了AI服务集成中的常见难点，适合技术社区讨论。
原文链接：Linux.do
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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱，这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息，比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值，信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能，避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用，不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key，使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人，特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰，不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值，小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节，比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错，特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何，是否需要大量人工调整？
小团队确实需要更精简的技术栈，AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散，维护成本如何控制？
云服务的credits使用策略确实容易踩坑，特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款，避免浪费额度。